关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2022-07-27 想要得到一个划分超平面，将不同类别的样本分开来，应尽可能地使不同类别的样本都尽可能地远离超平面，使得训练集之外的未见示例在该超平面的作用下也能正确分类，所以，超平面应该尽可能（）划分训练集 想要得到一个划分超平面，将不同类别的样本分开来，应尽可能地使不同类别的样本都尽可能地远离超平面，使得训练集之外的未见示例在该超平面的作用下也能正确分类，所以，超平面应该尽可能（）划分训练集 答案： 查看 举一反三 训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面，使得样本距离分割线、平面或超平面最远。 如何解决无法用一个超平面（线）对不同样本进行划分的样本分类问题？ 在支持向量机理论中，寻找出两类样本之间分类间隔最大的最优超平面，该超平面作为决策依据，用于区分样本的类别。 SVM的基本思想是寻找一个满足分类要求的超平面，并且使训练集中的点距离分类面尽可能的远。 下图中（）超平面最有可能成为最优分类器 ?
